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[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-09-04 UTC."],[],[],null,["# Get support\n\nGet a Google support package\n----------------------------\n\nGoogle Cloud offers different support packages to meet different needs, such as\n24/7 coverage, phone support, and access to a technical support manager. For\nmore information, see [Cloud Customer Care](/support).\n\nGet support from the community\n------------------------------\n\n### Ask a question on Google Cloud Community\n\nAsk a question about Vertex AI on [Google Cloud\nCommunity](https://www.googlecloudcommunity.com/gc/forums/filteredbylabelpage/board-id/cloud-ai-ml/label-name/vertex%20ai%20platform/).\nUse the tag `Vertex AI Platform` for questions about\nVertex AI. This tag not only receives responses\nfrom the community but also from Google engineers, who monitor the tag and\noffer unofficial support.\n\nGet support for machine learning frameworks\n-------------------------------------------\n\nVertex AI provides prebuilt containers with the following\nmachine learning (ML) frameworks: PyTorch, scikit-learn, TensorFlow, and\nXGBoost. Use of these prebuilt containers in Vertex AI is fully\nbacked by the SLA and covered by the standard support options.\n\nVertex AI provides a managed service which implements the Kubeflow SDK:\nVertex AI Pipelines. Using Vertex AI Pipelines is fully backed by the SLA and covered\nby the standard support options.\n\nOpen source Kubeflow running on a GKE cluster is **not** covered by the standard support options.\n\nTo get support for an ML framework, including for bugs and documentation issues\nunrelated to Vertex AI, use that ML framework's support options:\n\n- To get support for Pytorch, see the\n [PyTorch documentation](https://pytorch.org/docs/stable/index.html). To submit issues to PyTorch,\n see the [PyTorch issue tracker on GitHub](https://github.com/pytorch/pytorch/issues).\n\n- To get support for scikit-learn, see the\n [scikit-learn FAQ](https://scikit-learn.org/stable/faq.html). To submit issues to scikit-learn,\n see the [scikit-learn issue tracker on GitHub](https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues).\n\n- To get support for TensorFlow, see the\n [TensorFlow documentation](https://www.tensorflow.org/). To submit issues to\n TensorFlow, see the\n [TensorFlow issue tracker on GitHub](https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues).\n\n- To get support for XGBoost, see the [XGBoost FAQ](https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/faq.html).\n To submit issues to XGBoost, see the\n [XGBoost issue tracker on GitHub](https://github.com/dmlc/xgboost/issues).\n\n- To get support for Kubeflow, see the [Kubeflow Docs](https://www.kubeflow.org/docs/).\n To submit issues to Kubeflow Pipelines, see the\n [Kubeflow issue tracker on GitHub](https://github.com/kubeflow/pipelines/issues).\n\nFile bugs or feature requests\n-----------------------------\n\nKeep track of Vertex AI issues on the\n[issue tracker](https://issuetracker.google.com/issues/new?component=1130925).\n\nYou can also submit product or documentation issues by clicking the\n**Send feedback** button on a relevant documentation page.\nThis opens a feedback form. Your product feedback will be\nreviewed by the Vertex AI team. Documentation feedback will be\nreviewed by the Vertex AI documentation team."]]